AACR: модель аналізу метилювання CpG передбачає походження раку

Підпишіться на Drugslib

Елана Ґоткін, репортер HealthDay

Медичний огляд Кармен Поуп, Старший медичний редактор, B. Pharm. Востаннє оновлено 22 квітня 2026 р.

через HealthDay

СЕРЕДА, 22 квітня 2026 р. Згідно з дослідженням, представленим на щорічній зустрічі Американської асоціації дослідження раку, яка проходила з 17 по 22 квітня в Сан-Дієго, сигнатура метилювання на основі CpG у поєднанні з ридж-регресією дозволяє високоточно класифікувати мультиракові захворювання у пацієнтів із раком невідомої первинної форми.

Марко А. Де Веласко, доктор філософії, з Університету Кіндай. Факультет медицини в місті Сакай, Японія, та його колеги розробили та перевірили модель прогнозування для класифікації типів раку на основі цілеспрямованого набору сайтів CpG, використовуючи дані метилювання від 7476 пацієнтів із 21 типом раку. Дані були розділені на навчальну та тестову когорти. Регіони CpG були ідентифіковані шляхом застосування гібридного підходу вибору ознак, що поєднує значення Шеплі та посилення градієнта; продуктивність моделі оцінювалася на тестовій когорті. Незалежну перевірку було проведено з використанням даних 31 випадку, що представляють 17 типів раку.

Дослідники вибрали 1000 регіонів CpG. Серед випробуваних моделей найкраща продуктивність була досягнута за допомогою гребневої регресії з точністю класифікації (CA) 95,4 відсотка, площею під кривою робочої характеристики приймача (AUC) 0,998, оцінкою F1 0,953 і коефіцієнтом кореляції Метьюза (MCC) 0,951 усередненим по класах у когорті навчання. У тестовій когорті ефективність становила 94,7 відсотка CA, 0,998 AUC, 0,945 F1 і 0,943 MCC, а ефективність незалежної перевірки становила 87,1 відсотка CA, 0,9993 AUC, 0,847 F1 і 0,867 MCC. Двадцять різних лувенських кластерів були ідентифіковані під час неконтрольованого аналізу, підкреслюючи гетерогенність різних типів раку.

«Наші результати показують, що підходи на основі ДНК можуть допомогти визначити, де міг початися рак, навіть якщо початкова пухлина невидима», — сказав Де Веласко в заяві.

Прес-реліз

Додаткова інформація

Відмова від відповідальності: статистичні дані в медичних статтях містять загальні тенденції та не стосуються окремих осіб. Індивідуальні фактори можуть сильно відрізнятися. Завжди звертайтеся за індивідуальною медичною порадою для прийняття індивідуальних рішень щодо охорони здоров’я.

Джерело: HealthDay

Опубліковано : 2026-04-23 02:08

Читати далі

Відмова від відповідальності

Було докладено всіх зусиль, щоб інформація, надана Drugslib.com, була точною, до -дата та повна, але жодних гарантій щодо цього не надається. Інформація про ліки, що міститься тут, може бути чутливою до часу. Інформація Drugslib.com була зібрана для використання медичними працівниками та споживачами в Сполучених Штатах, тому Drugslib.com не гарантує, що використання за межами Сполучених Штатів є доцільним, якщо спеціально не вказано інше. Інформація про ліки Drugslib.com не схвалює ліки, не ставить діагноз пацієнтів і не рекомендує терапію. Інформація про ліки на Drugslib.com – це інформаційний ресурс, призначений для допомоги ліцензованим медичним працівникам у догляді за їхніми пацієнтами та/або для обслуговування споживачів, які розглядають цю послугу як доповнення, а не заміну досвіду, навичок, знань і суджень у сфері охорони здоров’я. практиків.

Відсутність попередження щодо певного препарату чи комбінації ліків у жодному разі не слід тлумачити як вказівку на те, що препарат чи комбінація препаратів є безпечними, ефективними чи прийнятними для будь-якого конкретного пацієнта. Drugslib.com не несе жодної відповідальності за будь-які аспекти медичної допомоги, що надається за допомогою інформації, яку надає Drugslib.com. Інформація, що міститься в цьому документі, не має на меті охопити всі можливі способи використання, інструкції, запобіжні заходи, попередження, лікарські взаємодії, алергічні реакції чи побічні ефекти. Якщо у вас є запитання щодо препаратів, які ви приймаєте, зверніться до свого лікаря, медсестри або фармацевта.

Популярні ключові слова